ကွန်ပြူတာများသည် လူသားများရေးသားနိုင်သည့် စာသားများနှင့် တူညီသော စာသားများကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်ကို သင်သိပါသလား။
AI ၏တိုးတက်မှုကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များတွင် လှိုင်းလုံးကြီးတစ်ခုကိုတွေ့မြင်နေရပါသည်။
ယခု၊ ၎င်းတို့သည် မကြုံစဖူးစကေးဖြင့် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤမော်ဒယ်များကို စိတ်ဝင်စားဖွယ် ကိစ္စအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၏ စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်အပလီကေးရှင်းအချို့ကို ကြည့်ရှုပါမည်။
ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များသည် လူသားဘာသာစကားကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန်နှင့် ဖန်တီးရန် တီထွင်ထားသည့် AI မော်ဒယ်များဖြစ်သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် အဆင့်မြင့်စက်-သင်ယူခြင်းနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုသည်။
ဥပမာအားဖြင့် သူတို့က သုံးတယ်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု စာသားဒေတာ အများအပြားကို ဆန်းစစ်ရန်။ ထို့အပြင်၊ သူတို့သည် သဘာဝဘာသာစကားပုံစံများနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံကို နားလည်ကြသည်။
မော်ဒယ်များကို စာအုပ်များ၊ စာရွက်များနှင့် ဝဘ်စာမျက်နှာများကဲ့သို့ ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ဤနည်းဖြင့် လူ့ဘာသာစကား၏ ရှုပ်ထွေးနက်နဲမှုများကို ဖမ်းဆုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် လူတို့ရေးထားသော အကြောင်းအရာနှင့် ခွဲခြား၍မရသော အကြောင်းအရာများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
ဤဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- GPT-3:၎င်းသည် စာသားဖန်တီးမှု၊ အမေးအဖြေနှင့် အခြား NLP လုပ်ဆောင်စရာ အမျိုးမျိုးကို လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသော OpenAI မှ ဖန်တီးထားသော နောက်ဆုံးပေါ်ဘာသာစကားပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။
- BERT: ၎င်းသည် ဖန်တီးထားသော အားကောင်းသည့် ဘာသာစကားပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်းနှင့် ဘာသာစကားဘာသာပြန်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းအချို့အတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
- XLNet: ဤအဆင့်မြင့်ဘာသာစကားပုံစံကို Google နှင့် Carnegie Mellon University မှ ဖန်တီးထားပြီး ၎င်း၏နားလည်နိုင်စွမ်းနှင့် စစ်မှန်သောဘာသာစကားကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဆန်းသစ်သောလေ့ကျင့်ရေးနည်းပညာကို အသုံးပြုထားသည်။
- ရိုဘာတာ: ဤဘာသာစကားမော်ဒယ်ကို Facebook မှဖန်တီးထားပြီး BERT ဗိသုကာကိုအခြေခံထားသည်။ ၎င်းသည် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းပါ၀င်သည့် အသုံးချပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် နောက်ဆုံးပေါ် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိထားသည်။
- T5: text-to-text transfer transformer ကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ Google သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းပါ၀င်သော ရည်ရွယ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည်။
- GShard- Google သည် ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုဘောင်တစ်ခုကို ဖန်တီးခဲ့သည်။
- မီဂါထရွန်: NVIDIA ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်ဘာသာစကားမော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးစနစ်၊ ကန့်သတ်ဘောင်ပေါင်း ၈.၃ ဘီလီယံအထိရှိသော မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည်။
- အဲလ်ဘတ်: ၎င်းသည် ချီကာဂိုရှိ Google နှင့် Toyota Technological Institute မှ ဖန်တီးထားသော BERT ၏ ပိုမိုထိရောက်ပြီး အရွယ်အစားကြီးမားနိုင်သော “lite” ဗားရှင်းဖြစ်သည်။
- Electra: Google နှင့် စတန်းဖို့ဒ်တက္ကသိုလ်တို့သည် ရေအောက်လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုမြှင့်တင်ရန် "ခွဲခြားဆက်ဆံမှုအကြိုလေ့ကျင့်ခြင်း" ဟုခေါ်သည့် အကြိုလေ့ကျင့်မှုဗျူဟာအသစ်ကို အသုံးပြုသည့် ဘာသာစကားပုံစံတစ်ခုကို ဖန်တီးခဲ့သည်။
- ပြုပြင်ပြောင်းလဲရေးသမား: ၎င်းသည် ပိုကြီးသောမော်ဒယ်များ၏ လေ့ကျင့်မှုကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ကောက်ချက်ချနိုင်စေရန် ပိုမိုထိရောက်သော အာရုံစူးစိုက်မှုယန္တရားကို အသုံးပြုသည့် Google ဘာသာစကား မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဒီတော့ ဒီကြီးမားတဲ့ ဘာသာစကားမော်ဒယ်တွေရဲ့ အသုံးပြုမှုအခြေအနေတွေက ဘာတွေလဲ။
ကြီးမားသော ဘာသာစကား မော်ဒယ်များ၏ ထူးထူးခြားခြား အသုံးပြုမှု ဖြစ်ရပ်များ
စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
ဤမော်ဒယ်များသည် စာသားကို အကဲဖြတ်နိုင်ပြီး ခံစားချက်သည် ကောင်းသလား၊ အနုတ်လက္ခဏာ သို့မဟုတ် ကြားနေလားဟု ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ အများအားဖြင့်၊ သူတို့သည် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းကို အသုံးချကြပြီး၊ စက်သင်ယူမှု ဒီလိုလုပ်ဖို့ချဉ်းကပ်မှု။
စကားစုတစ်ခုရှိ စကားလုံးများ၏ ဆက်စပ်အကြောင်းအရာနှင့် အဓိပ္ပာယ်ကို အသိအမှတ်ပြုရန် ၎င်းတို့၏စွမ်းရည်ကြောင့် BERT နှင့် RoBERTa ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များကို အလုပ်ခန့်ထားသည်။ စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ.
ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် ဘာသာစကားပုံစံများဖြင့် ပိုမိုတိကျပြီး ထိရောက်လာသည်။ စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်း၊ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ကျယ်ပြန့်သောကဏ္ဍများတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် စိတ်သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
Chatbot များနှင့် စကားပြောအေးဂျင့်များ
စကားဝိုင်း အေးဂျင့်များနှင့် chatbot များသည် အပလီကေးရှင်းများစွာတွင် ရေပန်းစားလာပါသည်။ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုနှင့် အရောင်းအပြင် ပညာရေးနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတို့တွင် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုခွင့်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံများသည် ဤစနစ်များ၏ဗဟိုချက်ဖြစ်သည်။
၎င်းတို့သည် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လူသား၏ထည့်သွင်းမှုကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ပြီး တုံ့ပြန်နိုင်သည်။ GPT-3 နှင့် BERT ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များကို ပိုမိုဆွဲဆောင်မှုရှိသော ပြန်စာများဖန်တီးရန်အတွက် chatbots များတွင် မကြာခဏ အသုံးပြုပါသည်။
ဤမော်ဒယ်များသည် ကြီးမားသော စာသားဒေတာပမာဏအတွက် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ၎င်းတို့သည် လူ့ဘာသာစကားပုံစံများနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံများကို နားလည်ပြီး အတုယူနိုင်သည်။ Chatbot များသည် ဖောက်သည်များနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။
ဘာသာစကားပြန်ဆိုခြင်း
ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် စာသားများကို ဘာသာစကားတစ်ခုမှ အခြားဘာသာသို့ ဘာသာပြန်ဆိုနိုင်ပါသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် ဘာသာစကားများစွာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုများကို နားလည်သည်။ ထို့အပြင် ၎င်းတို့သည် ဘာသာစကားပေါင်းစုံ စာသားဒေတာ အများအပြားကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းဖြင့် အချင်းချင်း ဆက်စပ်နေပါသည်။
လူကြိုက်များသောဘာသာစကားဘာသာပြန်မော်ဒယ်များတွင် OpenAI ၏ GPT-3၊ Facebook ၏ M2M-100 နှင့် Google ၏ Neural Machine Translation (NMT) တို့ပါဝင်သည်။ ဤမော်ဒယ်များမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော တော်လှန်ပြောင်းလဲမှုများကြောင့် ယခုအခါ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လူတစ်ဦးချင်းစီနှင့် အပြန်အလှန် ဆက်ဆံရာတွင် ပိုမိုလွယ်ကူလာပါသည်။
စာသားအကျဉ်းချုပ်
စာသားအကျဉ်းချုပ်သည် အဓိကအချက်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် ရှည်လျားသောစာသားကို အကျဉ်းချုပ်အဖြစ်သို့ လျှော့ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ စာသားတစ်ခု၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို ဆန်းစစ်ပြီး နားလည်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့အား တိကျသော အနှစ်ချုပ်များ ပေးစွမ်းနိုင်စေပြီး ဤနယ်ပယ်တွင် ၎င်းတို့ကို အလွန်အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။
စာသားအကျဉ်းချုပ်လုပ်ဆောင်စရာများအတွက် BERT နှင့် GPT-3 ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုထားသည်။ ၎င်းတို့သည် စာတမ်းတစ်ခု၏ အဓိက အယူအဆများကို ဖုံးအုပ်ထားသည့် အနှစ်ချုပ်များကို ထုတ်လုပ်ရာတွင် ထူးထူးခြားခြား ထိရောက်မှုကို ပြသသည်။
မီဒီယာ၊ ဥပဒေနှင့် ပညာရေးတို့တွင် အရေးပါသောအသုံးချမှုများပါရှိသော ရှည်လျားသောစာသားမှ အချက်အလက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ထုတ်ယူနိုင်ပါသည်။
အမေးအဖြေ
စက်တစ်လုံးအား မေးခွန်းတစ်ခုပေးကာ သင့်လျော်သော တုံ့ပြန်မှုတစ်ခုရရှိလာရန် မျှော်လင့်ခြင်းကို သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်းဟုခေါ်သည်။ GPT-3 နှင့် BERT ကဲ့သို့သော ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို ဤရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ဖန်တီးထားသည်။
ဤမော်ဒယ်များသည် ထည့်သွင်းမေးမြန်းမှုကို စစ်ဆေးပြီး ဒေတာမှ အသက်ဆိုင်ဆုံး အချက်အလက်ကို ရွေးချယ်ပါ။
ဤမော်ဒယ်များသည် ထည့်သွင်းမေးမြန်းမှုကို ဆန်းစစ်ပြီး အချက်အလက်အများအပြားမှ အသင့်လျော်ဆုံးဒေတာကို ရွေးချယ်ပါ။ ခေတ်မီဆန်းသစ်သော အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဖြစ်နိုင်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များ.
ဤမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာများအတွက် ဖြေရှင်းနည်းများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သော စနစ်များကို တီထွင်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ သင်ယူမှုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းဆိုင်ရာ စွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ပေးလိမ့်မည်။
အကြောင်းအရာဖန်တီးမှုနှင့် စာသားဖန်တီးမှု
ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများသည် ကဏ္ဍအမျိုးမျိုးအတွက် အရည်အသွေးမြင့်ပြီး ဆွဲဆောင်မှုရှိသော အကြောင်းအရာများကို ထုတ်ပေးပါသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် ဆောင်းပါးများ၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များ၊ ထုတ်ကုန်ဖော်ပြချက်များနှင့် အခြားအရာများကို ရေးဖွဲ့နိုင်သည်။ ဥပမာ၊ GPT-3 သည် ဤကိစ္စတွင် လူကြိုက်များသော မော်ဒယ်ဖြစ်သည်။
၎င်းသည် လူသားများရေးသားသော စာသားနှင့် ခွဲခြားရခက်သော အကြောင်းအရာကို ဖန်တီးပေးသည်။ ဤမော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကုမ္ပဏီများသည် အချိန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို သက်သာစေနိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ ပရိသတ်နှင့် ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ချိတ်ဆက်နိုင်သည်။
စကားပြောမှတ်မိခြင်းနှင့် စကားမှစာသားသို့ ကူးယူဖော်ပြခြင်း။
စကားပြောမှတ်မိခြင်းနှင့် စကားမှစာသားကူးယူခြင်းနှစ်မျိုးစလုံးသည် ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံများကို အသုံးပြုသည်။
အထူးသဖြင့် ဤမော်ဒယ်များသည် အသံဒေတာအတွက် လေ့ကျင့်ထားသည်။ နောက်ပြီး သူတို့က အဆင့်မြင့်တဲ့အလုပ် စက်သင်ယူမှု algorithms ပြောသောစကားလုံးများကို စာသားအဖြစ် တိကျစွာ ကူးယူဖော်ပြရန်။ Facebook AI မှ ဖန်တီးထားသော Wav2vec သည် စကားပြောမှတ်မိခြင်းအတွက် အသုံးပြုသည့် ဘာသာစကားစံနမူနာတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤမော်ဒယ်သည် သက်ဆိုင်ရာ လက္ခဏာရပ်များကို အသံသွင်းအားစုများမှ မှတ်မိရန်နှင့် ထုတ်ယူရန် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ၎င်းကို စကားပြောမှတ်မိခြင်း သို့မဟုတ် အခြားသော သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။
ကုမ္ပဏီများသည် ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချကာ စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ပေးကာ ၎င်းတို့၏ စာသားမှတ်တမ်းဝန်ဆောင်မှုများ၏ အရည်အသွေးနှင့် မြန်နှုန်းကို တိုးမြှင့်နိုင်သည်။
အကျဉ်းချုပ်၊ အနာဂတ်က ဘယ်လိုပုံစံလဲ။
ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများသည် လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်မည်ဖြစ်သည်။ သုတေသီများနှင့် developer များသည် ဤမော်ဒယ်များကို ပိုမိုအားကောင်းစေရန် မြှင့်တင်ရန် ကြိုးစားနေကြသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် အကြောင်းအရာ၏ ပိုမိုကောင်းမွန်သော နားလည်နိုင်စွမ်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ပလပ်ဖောင်းအမျိုးမျိုးရှိ ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး ချောမွေ့မှုမရှိသော အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံမှ ကျွန်ုပ်တို့ အကျိုးခံစားနိုင်သည်။
၎င်းတို့သည် ကျွန်ုပ်တို့ ဆက်သွယ်ပြောဆိုပုံနှင့် နည်းပညာနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံပုံကို ပြောင်းလဲနိုင်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave